什么是定性视觉

在人工智能领域，定性视觉（Qualitative Vision）是一种基于视觉系统的功能性和目的性的分析方法。它强调视觉信息只需满足特定任务的需求，而不需要完全定量的描述。与传统的定量视觉不同，定性视觉认为景物的描述和识别是一个结合自上而下的控制策略的过程，而非单一的自下而上的过程。

定性视觉理论由J. Aloimonos于1990年提出，旨在回应当时计算机视觉理论（如Marr理论）在工业应用中的局限性。例如，Marr的计算视觉理论虽然在学术界引起了广泛关注，但在实际应用中由于缺乏高层反馈和重建目的性而难以推广。为了解决这些问题，Aloimonos等人提出了主动视觉、目的和定性视觉等概念，这些理论为复杂场景如裂纹缺陷识别提供了有效的分析方法。

在实际应用中，定性视觉可以用于描述和识别图像中的特定特征，例如裂纹的细长线条、不确定的长度和宽度、生长方向以及灰度变化等。通过将这些定性特征映射到中层对象语义，再映射到高级语义，定性视觉能够实现对整个图像样本的理解和判断。

定性视觉还被应用于其他领域，例如在人工智能通用智能（AGI）中，AGI系统需要对异构信息进行定性分析，以复制人类基于视觉、听觉等感官做出智能决策的能力。此外，在计算机视觉中，定性指标常用于评估合成图像的艺术性、表现力和视觉美感等。

定性视觉是一种注重任务需求和功能性分析的方法，它通过结合自上而下的控制策略，为复杂视觉任务提供了有效的解决方案。